Kausalitäts Kombinierte Analyse von Entwicklungsdokumenten und historischen Daten

Zum Finden von kausalen Fehlerauswirkungen wurden am Lehrstuhl statistische Analysemethoden entwickelt um Kausalitätszusammenhänge in historischen Anlagendaten zufinden. In einem andere Projekt wurde gezeigt, welchen Erfolg die Anreicherung uns Auswertung von Entwicklungsdokumenten auf die Steigerung der Anlagenverfügbarkeit hat.

Ein weiteres Forschungsprojekt vereint den Nutzen aus beiden vorgänger Projekten. Es wurden Entwicklungsdokumente die mit diagnosespezifischen Informationen angereichert und in wiederverwendbare Schablonen abgespeichert, um bereits in den frühen Phasen der Entwicklung die Prozessgenauigkeit abzuschätzen. Alles wurde in etablierte Entwicklungswerkzeuge integriert.   Aus den Werkzeugen heraus, wurden die diagnosespezifischen Merkmale mit den manuell modellierten Anlageninformationen extrahiert, um Regeln zur prozessübergreifenden Diagnose zu generieren die auf einer speicherprogrammierbaren Steuerung (SPS) ausführbar sind. Die extrahierten Regeln werden entweder durch historische Daten mit weiteren betriebsspezifischen Fehlerinformationen angereichert  oder  auch während des Anlagenbetriebs.

Da die Datenintegration ein essentieller Kern der datengetriebenen Diagnose ist, wurde in weiteren Forschungsprojekten geprüft, mit welchen Beschreibungssprachen eine Datenintegration geeignet beschrieben werden kann und welche Daten miteinander in Bezug gestellt werden müssen.

Kontakt

  • Jakob Kinghorst